基于不平衡數(shù)據(jù)的分類方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)分類作為數(shù)據(jù)挖掘的一項重要任務，國內外學者進行了大量的研究。但是這些傳統(tǒng)方法都是基于平衡數(shù)據(jù)進行分類的，當基于如醫(yī)學診斷、異常檢測等領域的數(shù)據(jù)時，由于這些數(shù)據(jù)在分布上不平衡，導致了少數(shù)類的漏報，所以基于不平衡數(shù)據(jù)的分類方法是本文的研究課題。
　　本文的研究工作是：對傳統(tǒng)的分類算法進行研究，根據(jù)這些方法在不平衡數(shù)據(jù)集上的缺陷，學習了目前存在的不平衡數(shù)據(jù)分類方法；重點研究了DGC和IDGC模型，針對其局限性，提出了改進的GIDGC

2、-KNN分類模型，并進行了實驗評估。
　　(1)基礎算法研究。從傳統(tǒng)分類算法如 SVM、KNN、決策樹和 AdaBoost等進行學習，從不平衡分類算法如數(shù)據(jù)層面、代價敏感、單分類和集成學習等方面進行研究，如SMOTE、weight SVM、One Class SVM、SSLM和SMOTEBoost。
　　(2)針對 DGC和 IDGC分類模型，提出基于測地距離的局部相關分類模型GIDGC-KNN。首先從數(shù)據(jù)引力、特征權值選擇

3、、數(shù)據(jù)質點創(chuàng)建分析了DGC和IDGC的分類原理。由于這兩個模型沒有考慮數(shù)據(jù)分布性狀和待測數(shù)據(jù)近鄰類相關性而存在準確率低的問題，提出了 GIDGC-KNN模型。該模型繼承了 IDGC的引力放大系數(shù)AGC，同時結合測地距離和KNN算法得到數(shù)據(jù)分布隱含的全局幾何結構和近鄰樣本類相關性。而且該模型在數(shù)據(jù)質點創(chuàng)建過程中采用了MNP，相對于IDGC中使用的MDP一定程度保留了原始數(shù)據(jù)的分布性狀和局部相關性，體現(xiàn)了改進模型的先進性。
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